Thiết kế thí nghiệm trong chăn nuôi và thú y

Nêu giả thiết H0 và H1  Tính giá trị Z thực nghiệm  Tìm giá trị Z lý thuyết ở mức α tương ứng  Nếu không có phần mềm thống kê ZTN ≤ ZLT  Chấp nhận H0 ZTN > ZLT  Bác bỏ H0, chấp nhận H1  Nếu có các phần mềm thống kê P > α  Chấp nhận H0 P < α  Bác bỏ H0, chấp nhận H1

pdf16 trang | Chia sẻ: nhung.12 | Ngày: 14/03/2018 | Lượt xem: 324 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Thiết kế thí nghiệm trong chăn nuôi và thú y, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
1Thiết kế thí nghiệm trong chăn nuôi & thú y Đỗ Đức Lực version 8/2013 Hà Xuân Bộ Bộ môn Di truyền - Giống vật nuôi Khoa Chăn nuôi & Nuôi trồng thuỷ sản Liên hệ  Mail Phòng 304, Bộ môn Di truyền -Giống vật nuôi Khoa Chăn nuôi & Nuôi trồng thuỷ sản Đại học Nông nghiệp Hà Nội  E-mail ddluc@hua.edu.vn  Website  Phone +84 4 38 76 82 65 (Bộ môn) Giáo trình Giáo trình THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM Nguyễn Đình Hiền Đỗ Đức Lực NXB Nông nghiệp 2007 Download tài liệu 2 Mục đích Xử lý và trình bày dữ liệu Thiết kế thí nghiệm Các bước trong nghiên cứu khoa học Thiết kế Giả thiết? Kết luận Xử lý thông tin Thực hiện Nội dung Xử lý dữ liệu  Tóm tắt  Trình bày  Suy luận Thiết kế  Phân loại  Khái niệm  Thiết kế  Mô hình Thí nghiệm? Quần thể Mẫu Chọn mẫu Suy luận Chính xác cao Chính xác thấp Độ sát thực cao Độ sát thực thấp 3Xử lý dữ liệu Xử lý dữ liệu Phân loại Tóm tắt Trình bày Suy luận Xử lý dữ liệu PHÂN LOẠI Phân loại dữ liệu  Định lượng  Liên tục  Rời rạc  Ví dụ  Sản lượng sữa, khối lượng của vật nuôi  Số con đẻ ra/ lứa  Định tính  Định danh  Thứ hạng  Ví dụ  Giới tính, tình trạng nhiễm bệnh (có, không), kiểu gen  Thể trạng vật nuôi (1, 25), mức độ mắc bệnh Xử lý dữ liệu TÓM TẮT Tóm tắt dữ liệu  Tóm tắt  Tham số thống kê  Hình ảnh SỐ LIỆU THÔ  SỐ LIỆU TINH 4Một số tham số thống kê µ Trung bình σ² Phương sai σ Độ lệch chuẩn pi, P Tỷ lệ X Trung bình S² Phương sai SD Độ lệch chuẩn Cv hệ số biến động SE Sai số tiêu chuẩn p Tỷ lệ Ý nghĩa của các tham số Chính xác cao Chính xác thấp Độ sát thực cao Độ sát thực thấp Trình bày kết quả  Trình bày kết quả  Biểu bảng  Hình ảnh Xử lý dữ liệu TRÌNH BÀY KẾT QUẢ Trình bày kết quả bằng số Thời gian Bò Vàng Bò LaiSind n X ± SE n X ± SE 12 giờ 10 83,89a ± 4,44 13 91,41a ± 4,82 36 giờ 12 75,70b ± 3,48 12 110,96a ± 6,88 48 giờ 10 73,56c ± 5,62 13 109,77a ± 5,10 6 ngày 12 57,86b ± 5,57 13 104,06a ± 5,26 8 ngày 12 53,08b ± 4,17 12 97,18a ± 5,56 Bảng 7: Độ dai của thịt thăn tại các thời điểm sau giết thịt (N) Mức kinh tế Hộ chăn nuôi Tỷ lệ rơm được sử dụng (%) Tỷ lệ thân cây ngô được sử dụng (%) Nghèo 29 55,86 24,23 Trung bình trở lên 468 55,03 24,90 Tổng số 497 _ _ Bảng 4. Ảnh hưởng của mức kinh tế đến việc sử dụng phụ phẩm nông nghiệp Trình bày kết quả bằng số 5Trình bày kết quả Trình bày kết quảbằng đồ thị/ biểu đồ 40 50 60 70 80 90 100 110 120 12 giờ 36 giờ 48 giờ 6 ngày 8 ngày Bò Vàng Bò LaiSind 77% 23% Nghèo Trung bình trở lên Đồ thị 6: Độ dai thịt thăn tại các thời điểm sau giết thịt Độ dai (N) Biểu đồ 12: Mức kinh tế của các hộ chăn nuôi miền Bắc Tóm tắt dữ liệu bằng biểu đồ 77% 23% Nghèo Trung bình trở lên Biểu đồ 2: Số con sơ sinh qua các lứa Biểu đồ 12: Mức kinh tế của các hộ chăn nuôi miền Bắc 0 50 100 150 200 250 300 350 Lứa 1 Lứa 2 Lứa 3 Lứa 4 Lứa 5 Lứa 6 Lứa 7 Số con sơ sinh Xử lý dữ liệu SUY LUẬN Suy luận Nêu giả thiết Chứng minh giả thiết Kết luận Giả thiết  Giả thiết H0 Đối thiết H1  Khi nào chấp nhận H0 ?  Chấp nhận H0  Khi giá trị lý thuyết ≥ giá trị thực ngiệm  Khi giá trị P của phép thử ≥ α 6Sai lầm trong kết luận • Sai lầm loại I (α) và sai lầm loại II (β) α=0.05 β = 0.70 Ngưỡng đặt ra  α  0,05 (5%)  0,01 (1%)  0,001 (0,1%)  β  0,2 (20%)  0,1 (10%) Độ mạnh của phép thử  Power = 1-β  Xác suất phát hiện được sự sai khác nếu thực sự có sự sai khác  1 - β = 80%  1 - β = 90% Một số phép thử Định lượng Định tính Kiểm định 1 giá trị trung bình So sánh 2 giá trị trung bình So sánh nhiều giá trị trung bình Kiểm định 1 tỷ lệ So sánh nhiều tỷ lệ Kiểm định giả thiết  Kiểm định 1 giá trị trung bình  Phép thử Z nếu biết µ và σ²  Phép thử t nếu biết µ và không biết σ²  So sánh 2 giá trị trung bình  Phép thử t khi 2 phương sai bằng nhau  Phép thử t khi 2 phương sai không bằng nhau  Phép thử t cặp đôi  So sánh nhiều giá trị trung bình  Phân tích phương sai (ANOVA)  Kiểm định 1 tỷ lệ  Phép thử Z, Phép thử khi bình phương  So sánh nhiều tỷ lệ  Phép thử khi bình phương Kiểm định 1 giá trị trung bình Phép thử Z Phép thử T 7Kiem dinh 1 phia/ 2 phia Kiểm định một giá trị trung bình  Phép thử Z nếu biết µ và σ²  Phép thử t nếu biết µ và không biết σ² Phép thử Z Phép thử Z điều kiện áp dụng  Số liệu tuân theo phân bố chuẩn  Phương sai mẫu và quần thể đồng nhất  Biết phương sai (σ²)  và trung bình (µ) của quần thể Phép thử Z các bước thực hiện  Nêu giả thiết H0 và H1  Tính giá trị Z thực nghiệm  Tìm giá trị Z lý thuyết ở mức α tương ứng  Nếu không có phần mềm thống kê  ZTN ≤ ZLT  Chấp nhận H0  ZTN > ZLT  Bác bỏ H0, chấp nhận H1  Nếu có các phần mềm thống kê  P ≥ α  Chấp nhận H0  P < α  Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Phép thử Z ví dụ Thời gian mang thai của bò có phân bố chuẩn với giá trị trung bình là 285 ngày và độ lệch chuẩn là 10 ngày. Thời gian mang thai (ngày) của 6 bò của một giống khác được chọn ra là: 307 293 293 283 294 297 Giả sử rằng sự biến động của giống bò mới tương tự so với tiêu chuẩn. Câu hỏi được đặt ra là: Có sự khác biệt rõ rệt về thời gian mang thai của giống bò mới so với 285 ngày không? 8Kiểm định Z biết µ và σ²  Khối lượng trung bình (gram) của cá hồi bảy sắc sau 30 ngày nuôi thí nghiệm như sau: 2,42 2,89 3,60 4,37 4,89 4,71 Biết rằng tính trạng này có phân bố chuẩn với giá trị trung bình là 3,52 gram và độ lệch chuẩn là 0,62 gram Câu hỏi được đặt ra là: Có sự khác biệt so với 3,52 gram không? Phép thử Z tính giá trị ZTN 6 10 )28550,294()( − = − = n xZTN σ µ ZTN = 2,33 -1,95 0,0256 0,975 1,960 Phân bố Z Phép thử Z tính giá trị ZTN 6 10 )28517,296()( − = − = n xZTN σ µ ZTN = 2,33 ZLT = 1,96> Phép thử T Phép thử T điều kiện áp dụng  Số liệu tuân theo phân bố chuẩn  Phương sai mẫu và quần thể đồng nhất  Biết phương sai (σ²) ×  và trung bình (µ) của quần thể 9Phép thử T các bước thực hiện  Nêu giả thiết H0 và H1  Tính giá trị T thực nghiệm  Tìm giá trị T lý thuyết ở mức α và df tương ứng  Nếu không có phần mềm thống kê  TTN ≤ TLT  Chấp nhận H0  TTN > TLT  Bác bỏ H0, chấp nhận H1  Nếu có các phần mềm thống kê  P ≥ α  Chấp nhận H0  P < α  Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Phép thử T ví dụ Thời gian mang thai của bò có phân bố chuẩn với giá trị trung bình là 285 ngày và độ lệch chuẩn là 10 ngày. Thời gian mang thai (ngày) của 6 bò của một giống khác được chọn ra là: 307 293 293 283 294 297 Giả sử rằng sự biến động của giống bò mới tương tự so với tiêu chuẩn. Câu hỏi được đặt ra là: Có sự khác biệt rõ rệt về thời gian mang thai của giống bò mới so với 285 ngày không? Phép thử T tính giá trị TTN 6 10 )28550,294()( − = − = n xTTN σ µ TTN = 3,01 s 7,74 Phân bố T 2,571 df Phép thử T tính giá trị TTN 6 10 )28550,294()( − = − = n xTTN σ µ TTN = 3,01 s 7,74 TLT = 2,571> So sánh 2 giá trị trung bình 1.Phép thử T phương sai đồng nhất 2.Phép thử T phương sai không đồng nhất 3.Phép thử t cặp đôi 10 Phép thử T phương sai đồng nhất Ví dụ  Khối lượng trung bình (gram) của cá hồi bảy sắc sau 30 ngày nuôi thí nghiệm ở 2 công thức thức ăn với các mức protein (OP = 45% và HP = 65%) như sau.  Tăng trọng của cá ở 2 công thức thức ăn có sự sai khác không? OP HP 2,42 1,93 2,89 2,35 3,60 2,84 4,37 3,22 4,89 3,76 4,71 4,15 Phép thử Z các bước thực hiện  Nêu giả thiết H0 và H1  Tính giá trị Z thực nghiệm  Tìm giá trị Z lý thuyết ở mức α tương ứng  Nếu không có phần mềm thống kê  ZTN ≤ ZLT  Chấp nhận H0  ZTN > ZLT  Bác bỏ H0, chấp nhận H1  Nếu có các phần mềm thống kê  P > α  Chấp nhận H0  P < α  Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Phép thử T các bước thực hiện  Nêu giả thiết H0 và H1  Tính giá trị T thực nghiệm  Tìm giá trị T lý thuyết ở mức  α tương ứng = 0,05, Bậc tự do df = n1 + n2 -2  Nếu không có phần mềm thống kê  TTN ≤ TLT  Chấp nhận H0  TTN > TLT  Bác bỏ H0, chấp nhận H1  Nếu có các phần mềm thống kê  P > α  Chấp nhận H0  P < α  Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Phép thử T tính giá trị T và bậc tự do 2nn 1)(n1)(ndf 21 21 −+= −+−=       + − = 2 1 1 12 c 21 TN nn S XXT 2nn 1)s(n1)s(nS 21 2 22 2 112 c −+ −+− = 1,44 Minitab Output Two-Sample T-Test and CI: OP; HP Two-sample T for OP vs HP N Mean StDev SE Mean OP 6 3.81 1.01 0.41 HP 6 3.042 0.840 0.34 Difference = mu (OP) - mu (HP) Estimate for difference: 0.771667 95% CI for difference: (-0.424328; 1.967662) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 1.44 P-Value = 0.181 DF = 10 11 Phép thử T phương sai không đồng nhất Phép thử T phương sai không đồng nhất  phép thử T (phương sai không đồng nhất)  Minitab  Biến đổi số liệu  Log10(x) hoặc Loge(x)  √x  x²  ...  Thống kê phi tham số Phép thử T số liệu bắt cặp Phép thử T số liệu bắt cặp Cặp X X’ D 1 X1 X’1 D1 2 X2 X’2 D2 . . . . . . . . . . . . n Xn X’n Dn So sánh nhiều giá trị trung bình Phân tích phương sai ANOVA Phân tích phương sai Ví dụ  Một thí nghiệm được tiến hành để so sánh mức độ tăng trọng của cá ở 4 khẩu phần ăn khác nhau. Chọn 20 cá đồng đều nhau được phân một cách ngẫu nhiên về một trong 4 khẩu phần ăn. Như vậy ta có 4 nhóm động vật thí nghiệm, mỗi nhóm gồm 5 cá; kết quả thí nghiệm được ghi lại ở bảng sau (đơn vị tăng trọng tính theo g): 12 ANOVA Ví dụ  Một thí nghiệm được tiến hành để so sánh mức độ tăng trọng của gà ở 4 khẩu phần ăn khác nhau. Chọn 20 cá thể đồng đều nhau và phân một cách ngẫu nhiên về một trong 4 khẩu phần ăn. Kết quả thí nghiệm được ghi lại ở bảng sau (đơn vị tăng trọng tính theo g): ANOVA Ví dụ KP1 KP2 KP3 KP4 99 61 42 169 88 112 97 137 76 30 81 169 38 89 95 85 94 63 92 154 ANOVA Ví dụ - biến động trong từng khẩu phần KP1 99 88 76 38 94 D² 400 81 9 1681 225 X1 79 79 79 79 79 D 20 9 -3 -41 15 2396 ANOVA Sai số ngẫu nhiên ở KP1 KP1 KP1 D D² 99 79 20 400 88 79 9 81 76 79 -3 9 38 79 -41 1681 94 79 15 225 2396 ANOVA Sai số ngẫu nhiên ở 4 KP = 2396 + 3850 + 2093,2 + 4872,8 = 13212 Ví dụ KP1 KP2 KP3 KP4 99 61 42 169 88 112 97 137 76 30 81 169 38 89 95 85 94 63 92 154 13 Biến động giữa các khẩu phần KP1 KP2 KP3 KP4 79 71 81,4 142,8 79 71 81,4 142,8 79 71 81,4 142,8 79 71 81,4 142,8 79 71 81,4 142,8 93,55 Biến động ở 4 KP = 5*(79,00 – 93,55)² + 5*(71,00 – 93,55)² + 5*(81,40 – 93,55)² + 5*(142,80 – 93,55)² = = 16467 ANOVA Mô hình yij = µ + αi + εij ANOVA Các bước thực hiện  Nêu giả thiết H0 và H1  Lập bảng phân tích phương sai (ANOVA)  Tính giá trị F thực nghiệm  Tìm giá trị F lý thuyết ở mức  α tương ứng  bậc tự do DF1 = a -1, DF2 = N - a  Nếu  FTN ≤ FLT  Chấp nhận H0  FTN > FLT  Bác bỏ H0, chấp nhận H1  Nếu có các phần mềm thống kê  P > α  Chấp nhận H0  P < α  Bác bỏ H0, chấp nhận H1 ANOVA lập bảng phân tích phương sai Nguồn biến động Bậc tự do Tổng bình phương Trung bình bình phương FTN Công thức dfA = a-1 SSA MSA = SA/dfA MSA MSE Sai số ngẫu nhiên dfE = N-a SSE MSE = SE/dfE Tổng số dfT = N-1 SST 15 0,10 0,05 0,01 3 14 ANOVA Minitab Output One-way ANOVA: KP1; KP2; KP3; KP4 Source DF SS MS F P Factor 3 16467 5489 6.65 0.004 Error 16 13212 826 Total 19 29679 S = 28.74 R-Sq = 55.48% R-Sq(adj) = 47.14% ANOVA So sánh cặp Khẩu phần ĐVT N X ± SE 1 gram 5 79,00a ± 10,90 2 gram 5 71,00a ± 13,90 3 gram 5 81,40a ± 10,20 4 gram 5 142,80b ± 15,60 So sánh nhiều giá trị tỷ lệ 1. Phép thử χ² 2. Phép thử chính xác của Fisher 3. Phép thử Z 4. Phân tích Logistic So sánh nhiều tỷ lệ Ví dụ Hawkins và cs (1993) tiến hành nghiêm cứu ảnh hưởng của thiến đến bệnh tiểu đường ở chuột. Từ 100 chuột thí nghiệm, chia hoàn toàn ngẫu nhiên về 1 trong 2 cách sử lý thiến (50) và không thiến (50). Số chuột ở 2 lô thí nghiệm được theo dõi cho đến 140 ngày tuổi và tiến hành lấy mẫu nghiên cứu từ 42 ngày tuổi. Bệnh tiểu đường được xác định với chuột có hàm lượng đường trong máu lớn hơn 200 mg/ dl. So sánh nhiều tỷ lệ Ví dụ Mắc bệnh Không mắc bệnh Tổng số Thí nghiệm 26 24 50 Đối chứng 12 38 50 Tổng số 38 62 100 Một số tham số thống kê µ Trung bình σ² Phương sai σ Độ lệch chuẩn pi, P Tỷ lệ X Trung bình s² Phương sai s Độ lệch chuẩn Cv hệ số biến động SE Sai số tiêu chuẩn p Tỷ lệ Lưu ý 15 Phép thử χ² Phép thử χ² Các bước thực hiện  Nêu giả thiết H0 và H1  Tần suất quan sát (O)  Tần suất lý thuyết (E)  Tính giá trị χ² thực nghiệm  Tìm giá trị χ² lý thuyết ở mức  α tương ứng  bậc tự do df = (sô hàng – 1)(số cột – 1)  Nếu  χ²TN ≤ χ²LT  Chấp nhận H0  χ²TN > χ²LT  Bác bỏ H0, chấp nhận H1  Nếu có phần mềm thống kê  P > α  Chấp nhận H0  P < α  Bác bỏ H0, chấp nhận H1 So sánh nhiều tỷ lệ Ví dụ Mắc bệnh Không mắc bệnh Tổng số Thí nghiệm 26 (19,00) 24 (31,00) 50 Đối chứng 12 (19,00) 38 (31,00) 50 Tổng số 38 62 100 ( ) ∑ = − = k i i ii TN E EO 1 2 2χ Phép thử χ² tính giá trị χ² thực nghiệm χ²TN = 8,319 0,051 Df P 0,10 0,05 0,025 1 2,71 3,84 5,02 2 4,61 5,99 7,38 ( ) ∑ = − = k i i ii TN E EO 1 2 2χ Phép thử χ² tính giá trị χ² thực nghiệm χ²TN = 8,319 χ²LT = 3,840> 16 Rows: XỬ LÝ Columns: KẾT QUẢ - + All DC 38 12 50 31 19 50 TN 24 26 50 31 19 50 All 62 38 100 62 38 100 Cell Contents: Count Expected count Pearson Chi-Square = 8.319; DF = 1; P-Value = 0.004 Phép thử χ² Minitab Output Xử lý dữ liệu  Phân loại  Định lượng  Định tính  Tóm tắt  Đồ thị / biểu đồ  Các tham số thống kê  Kiểm định  Định lượng  Định tính

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdftktn_phan_1_8_2013_9211.pdf